Configuração

A configuração inclui informações sobre a configuração de um projeto para o Vertex AI Feature Store (antigo) e as autorizações necessárias para usar o Vertex AI Feature Store (antigo).

Configure o projeto

O procedimento seguinte descreve como criar um novo projeto e ativar a API Vertex AI. Esta API é necessária para usar o Vertex AI Feature Store (antigo). Se já tiver um projeto com a API Vertex AI ativada, pode usar esse projeto em vez de criar um novo.

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Vertex AI API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the API

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Vertex AI API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the API

    8.

    Agente do serviço Vertex AI Feature Store (antigo)

    Além das autorizações do utilizador, o Vertex AI Feature Store (antigo) atua em seu nome para realizar operações como aceder a dados de origem. Para tal, o Vertex AI Feature Store (antigo) usa um agente de serviço: service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com. Por predefinição, o agente de serviço concede acesso ao Vertex AI Feature Store (antigo) aos dados de origem no mesmo projeto onde se encontra o seu featurestore. Se os dados de origem estiverem num projeto diferente do seu Feature Store, tem de conceder autorização ao agente do serviço para aceder ao projeto onde os dados de origem estão localizados.

    Para mais informações, consulte o artigo Conceda aos agentes de serviço da Vertex AI acesso a outros recursos.

    Autorizações de IAM

    Os administradores do Vertex AI têm privilégios de administrador do Vertex AI Feature Store (antigo). Se precisar de mais detalhe, o Vertex AI Feature Store (antigo) oferece um conjunto de funções do IAM predefinidas. Estas funções oferecem diferentes conjuntos de autorizações baseados nas seguintes personagens fictícias:

    Operações de TI e DevOps
    As operações de TI e o DevOps gerem Google Cloud os recursos e são responsáveis por criar featurestores e ajustar o respetivo desempenho. Pode usar a função featurestoreAdmin ou featurestoreInstanceCreator. A função de criador da instância permite-lhe gerir featurestores, mas impede-o de ver ou escrever dados nas featurestores.
    Cientistas de dados e engenheiros de dados
    Os cientistas de dados e os engenheiros de dados criam funcionalidades e escrevem dados em featurestores. Pode usar a função featurestoreResourceEditor para gerir tipos de entidades e funcionalidades, e usar a função featurestoreDataWriter para ler e escrever valores de funcionalidades.
    Investigadores de ML e analistas de negócios
    Os investigadores de ML e os analistas de negócios procuram funcionalidades e exportam valores para modelos de preparação ou fazer previsões. Não precisam de criar novas funcionalidades nem escrever dados. Pode usar a função featurestoreResourceViewer para pesquisar ou procurar funcionalidades e a função featurestoreDataViewer para ler os valores das funcionalidades.

    Para ver descrições de cada função e das respetivas autorizações associadas, consulte o artigo Funções predefinidas para o Vertex AI.

    Quotas e limites

    O Vertex AI Feature Store (antigo) aplica quotas e limites para ajudar a gerir os recursos definindo os seus próprios limites de utilização e para proteger a comunidade de utilizadores do Google Cloud, evitando picos imprevistos na utilização. Para evitar atingir restrições não planeadas, reveja as quotas do Vertex AI Feature Store (antigo) na página Quotas e limites. Por exemplo, o Vertex AI Feature Store (antigo) define uma quota no número de nós de publicação online e uma quota no número de pedidos de publicação online que pode fazer por minuto.

    O que se segue?